Data_visualization_HW_2
Anastasiia Gorshkova based on the lectures by B.V. Sotnikov
2024-10-09
Загрузка данных
hogwarts <- read_csv("data/hogwarts_2024.csv")
hogwarts |> head()## # A tibble: 6 × 60
## id house course sex wandCore bloodStatus result Defence against the …¹
## <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 1 Ravencl… 4 fema… unicorn… half-blood 94 73
## 2 2 Hufflep… 5 male phoenix… half-blood 33 38
## 3 3 Ravencl… 4 fema… dragon … half-blood 137 52
## 4 4 Hufflep… 2 male phoenix… half-blood 27 50
## 5 5 Hufflep… 2 fema… phoenix… half-blood 67 47
## 6 6 Gryffin… 6 male phoenix… muggle-born 126 44
## # ℹ abbreviated name: ¹`Defence against the dark arts exam`
## # ℹ 52 more variables: `Flying exam` <dbl>, `Astronomy exam` <dbl>,
## # `Herbology exam` <dbl>, `Divinations exam` <dbl>, `Charms exam` <dbl>,
## # `History of magic exam` <dbl>, `Arithmancy exam` <dbl>,
## # `Care of magical creatures exam` <dbl>, `Muggle studies exam` <dbl>,
## # `Study of ancient runes exam` <dbl>, `Transfiguration exam` <dbl>,
## # `Potions exam` <dbl>, week_1 <dbl>, week_2 <dbl>, week_3 <dbl>, …Проверка структуры данных
hogwarts |> glimpse()## Rows: 560
## Columns: 60
## $ id <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11…
## $ house <chr> "Ravenclaw", "Hufflepuff", "Raven…
## $ course <dbl> 4, 5, 4, 2, 2, 6, 7, 5, 2, 3, 7, …
## $ sex <chr> "female", "male", "female", "male…
## $ wandCore <chr> "unicorn hair", "phoenix feather"…
## $ bloodStatus <chr> "half-blood", "half-blood", "half…
## $ result <dbl> 94, 33, 137, 27, 67, 126, 63, 7, …
## $ `Defence against the dark arts exam` <dbl> 73, 38, 52, 50, 47, 44, 51, 47, 2…
## $ `Flying exam` <dbl> 33, 36, 73, 42, 41, 52, 34, 34, 2…
## $ `Astronomy exam` <dbl> 57, 45, 66, 49, 57, 59, 58, 37, 5…
## $ `Herbology exam` <dbl> 73, 50, 62, 39, 38, 46, 59, 23, 2…
## $ `Divinations exam` <dbl> 66, 54, 72, 42, 47, 49, 42, 38, 1…
## $ `Charms exam` <dbl> 60, 70, 77, 46, 35, 55, 86, 20, 4…
## $ `History of magic exam` <dbl> 52, 36, 60, 45, 50, 40, 55, 21, 2…
## $ `Arithmancy exam` <dbl> 61, 36, 58, 32, 76, 50, 41, 31, 2…
## $ `Care of magical creatures exam` <dbl> 44, 41, 70, 36, 46, 73, 29, 36, 4…
## $ `Muggle studies exam` <dbl> 64, 34, 52, 59, 50, 54, 36, 31, 4…
## $ `Study of ancient runes exam` <dbl> 50, 35, 59, 39, 48, 56, 47, 41, 3…
## $ `Transfiguration exam` <dbl> 74, 70, 70, 15, 32, 86, 100, 31, …
## $ `Potions exam` <dbl> 67, 38, 22, 64, 56, 60, 62, 55, 1…
## $ week_1 <dbl> 0, -5, 0, -1, 1, 5, 1, -20, 3, -2…
## $ week_2 <dbl> -10, 1, 0, 5, 20, 10, -5, 10, 1, …
## $ week_3 <dbl> 0, -1, 1, -5, 10, -5, 3, -5, -3, …
## $ week_4 <dbl> 10, 1, -1, 10, -10, 10, 0, -10, -…
## $ week_5 <dbl> 3, -5, 3, 0, -1, 20, 5, 5, -3, 5,…
## $ week_6 <dbl> -20, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, -1,…
## $ week_7 <dbl> 10, 10, 1, -3, -20, 1, 10, 3, -5,…
## $ week_8 <dbl> 5, 5, 1, -5, 5, 5, 0, 1, 0, 20, -…
## $ week_9 <dbl> 1, 1, 3, -1, 0, 3, -20, -20, -10,…
## $ week_10 <dbl> 20, -10, 1, 5, -1, 0, 5, -5, 5, 3…
## $ week_11 <dbl> 5, -10, 20, 0, 0, 0, 5, 10, 5, 5,…
## $ week_12 <dbl> 5, -5, 1, -20, -10, -5, 0, 5, 1, …
## $ week_13 <dbl> -20, -5, 10, 0, 0, 1, -1, 10, -20…
## $ week_14 <dbl> 0, 5, 3, 10, -10, 20, 0, -20, -20…
## $ week_15 <dbl> 1, 20, 1, 0, -20, 10, 1, 3, -20, …
## $ week_16 <dbl> 20, 5, 5, 5, 0, 3, 10, -1, 5, 5, …
## $ week_17 <dbl> 3, 0, 10, 5, 5, -5, -1, 10, -10, …
## $ week_18 <dbl> 10, 5, 5, 5, 10, -20, 0, 10, 3, 5…
## $ week_19 <dbl> -10, 0, -5, -1, 0, -1, 0, 20, 0, …
## $ week_20 <dbl> 10, -10, 5, 10, 0, -1, -1, 10, 0,…
## $ week_21 <dbl> 0, 5, 5, 3, 5, 0, 0, -5, -5, 5, 5…
## $ week_22 <dbl> 20, -5, 5, 0, 20, 5, -1, 0, 0, 20…
## $ week_23 <dbl> 5, 1, -3, 20, -5, 20, 0, 1, 1, 5,…
## $ week_24 <dbl> 10, -20, -20, 0, 10, 5, 5, -3, -5…
## $ week_25 <dbl> 0, -20, 1, 3, 5, 1, -5, 0, -20, 2…
## $ week_26 <dbl> 10, 10, 5, -1, 0, 5, 5, -3, 0, 20…
## $ week_27 <dbl> 5, 5, -3, 0, 20, 5, 0, -5, 10, 3,…
## $ week_28 <dbl> -3, 20, 20, 1, 10, 5, 1, 10, 0, 1…
## $ week_29 <dbl> -20, -5, 5, 5, -10, 1, 0, -3, 0, …
## $ week_30 <dbl> 5, 1, -5, 5, -5, -1, -20, 20, 1, …
## $ week_31 <dbl> 5, 5, 20, -5, -10, -3, 0, -10, 20…
## $ week_32 <dbl> -5, 1, 20, -1, -10, 5, 10, 1, 0, …
## $ week_33 <dbl> 0, 10, 3, 3, 0, 0, -1, 0, -20, 3,…
## $ week_34 <dbl> 0, -1, 0, 0, 10, 3, 20, -5, 10, 3…
## $ week_35 <dbl> 5, -5, 3, -10, 3, -5, 0, 0, 0, 0,…
## $ week_36 <dbl> 1, 5, 1, -20, 5, 20, -1, -3, 1, 3…
## $ week_37 <dbl> 0, 0, 10, -1, 10, 3, 3, 0, 20, 1,…
## $ week_38 <dbl> 10, -1, 0, -5, 5, 5, 20, -5, -3, …
## $ week_39 <dbl> 3, 5, 1, 10, 20, 0, 5, 1, -5, 0, …
## $ week_40 <dbl> 0, 0, 5, 1, 5, 1, 10, -5, -20, 3,…# Changing some variables type to factors
hogwarts <- hogwarts |> mutate(
across(c(house, course, sex, wandCore, bloodStatus), ~ as.factor(.x))
)Поиск пропущенных значений
sum(is.na(hogwarts))## [1] 0Сводка по данным
hogwarts |>
summary()## id house course sex wandCore
## Min. : 1.0 Gryffindor:126 1: 80 female:333 dragon heartstring:196
## 1st Qu.:140.8 Hufflepuff:179 2:101 male :227 phoenix feather :181
## Median :280.5 Ravenclaw :122 3: 67 unicorn hair :183
## Mean :280.5 Slytherin :133 4: 71
## 3rd Qu.:420.2 5: 88
## Max. :560.0 6: 67
## 7: 86
## bloodStatus result Defence against the dark arts exam
## half-blood :391 Min. :-292.00 Min. : 0
## muggle-born: 60 1st Qu.: 7.00 1st Qu.:39
## pure-blood :109 Median : 70.50 Median :49
## Mean : 59.71 Mean :48
## 3rd Qu.: 128.25 3rd Qu.:58
## Max. : 260.00 Max. :89
##
## Flying exam Astronomy exam Herbology exam Divinations exam
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:36.00 1st Qu.:37.00 1st Qu.:39.00 1st Qu.:38.00
## Median :48.00 Median :49.00 Median :49.00 Median :49.00
## Mean :47.37 Mean :47.99 Mean :47.75 Mean :48.44
## 3rd Qu.:60.00 3rd Qu.:60.00 3rd Qu.:58.00 3rd Qu.:59.00
## Max. :85.00 Max. :87.00 Max. :86.00 Max. :89.00
##
## Charms exam History of magic exam Arithmancy exam
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:39.00 1st Qu.:37.00 1st Qu.:38.00
## Median :49.00 Median :48.00 Median :50.00
## Mean :48.36 Mean :47.28 Mean :48.38
## 3rd Qu.:59.00 3rd Qu.:58.00 3rd Qu.:60.00
## Max. :98.00 Max. :85.00 Max. :91.00
##
## Care of magical creatures exam Muggle studies exam Study of ancient runes exam
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:38.00 1st Qu.:38.00 1st Qu.:38.00
## Median :49.00 Median :50.00 Median :48.00
## Mean :48.11 Mean :48.64 Mean :47.44
## 3rd Qu.:60.00 3rd Qu.:61.00 3rd Qu.:58.00
## Max. :95.00 Max. :94.00 Max. :89.00
##
## Transfiguration exam Potions exam week_1 week_2
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: 34.00 1st Qu.: 21.00 1st Qu.: -3.000 1st Qu.: -3.000
## Median : 49.00 Median : 47.00 Median : 1.000 Median : 1.000
## Mean : 48.24 Mean : 46.62 Mean : 1.334 Mean : 1.161
## 3rd Qu.: 62.25 3rd Qu.: 68.00 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. :100.00 Max. :100.00 Max. : 50.000 Max. : 20.000
##
## week_3 week_4 week_5 week_6
## Min. :-20.000 Min. :-20.00 Min. :-20.0000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.500 1st Qu.: -1.00 1st Qu.: -3.0000 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.000 Median : 1.00 Median : 1.0000 Median : 1.000
## Mean : 1.407 Mean : 1.82 Mean : 0.9196 Mean : 1.448
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.00 3rd Qu.: 5.0000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.000 Max. : 20.00 Max. : 20.0000 Max. : 20.000
##
## week_7 week_8 week_9 week_10
## Min. :-20.000 Min. :-20.0 Min. :-50.00 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -3.000 1st Qu.: -1.0 1st Qu.: -1.00 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.000 Median : 1.0 Median : 1.00 Median : 1.000
## Mean : 1.529 Mean : 1.6 Mean : 1.63 Mean : 1.457
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.0 3rd Qu.: 5.00 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.000 Max. : 20.0 Max. : 20.00 Max. : 20.000
##
## week_11 week_12 week_13 week_14
## Min. :-20.000 Min. :-20.000 Min. :-20.0000 Min. :-20.00
## 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -3.0000 1st Qu.: -1.00
## Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 0.0000 Median : 1.00
## Mean : 1.586 Mean : 1.689 Mean : 0.7393 Mean : 1.53
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.0000 3rd Qu.: 5.00
## Max. : 20.000 Max. : 20.000 Max. : 50.0000 Max. : 20.00
##
## week_15 week_16 week_17 week_18
## Min. :-20.000 Min. :-20.000 Min. :-20.0 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.0 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 1.0 Median : 1.000
## Mean : 1.738 Mean : 1.636 Mean : 1.8 Mean : 1.712
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.0 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.000 Max. : 20.000 Max. : 50.0 Max. : 20.000
##
## week_19 week_20 week_21 week_22
## Min. :-50.0000 Min. :-20.00 Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -3.0000 1st Qu.: -3.00 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000
## Median : 0.0000 Median : 1.00 Median : 1.000 Median : 1.000
## Mean : 0.8071 Mean : 1.55 Mean : 1.816 Mean : 1.527
## 3rd Qu.: 5.0000 3rd Qu.: 5.00 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.0000 Max. : 50.00 Max. : 20.000 Max. : 20.000
##
## week_23 week_24 week_25 week_26
## Min. :-20.0000 Min. :-20.000 Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -3.0000 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -3.000 1st Qu.: -3.000
## Median : 0.0000 Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 1.000
## Mean : 0.8036 Mean : 1.168 Mean : 1.364 Mean : 1.248
## 3rd Qu.: 5.0000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.0000 Max. : 20.000 Max. : 20.000 Max. : 20.000
##
## week_27 week_28 week_29 week_30
## Min. :-50.0 Min. :-20.000 Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.0 1st Qu.: -1.500 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.0 Median : 1.000 Median : 0.000 Median : 1.000
## Mean : 1.5 Mean : 1.923 Mean : 1.262 Mean : 1.705
## 3rd Qu.: 5.0 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.0 Max. : 20.000 Max. : 20.000 Max. : 20.000
##
## week_31 week_32 week_33 week_34
## Min. :-20.00 Min. :-20.000 Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.00 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.00 Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 1.000
## Mean : 1.68 Mean : 2.013 Mean : 1.539 Mean : 1.593
## 3rd Qu.: 5.00 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.00 Max. : 20.000 Max. : 20.000 Max. : 20.000
##
## week_35 week_36 week_37 week_38
## Min. :-20.0 Min. :-20.000 Min. :-20.00 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.0 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -1.00 1st Qu.: -1.000
## Median : 1.0 Median : 1.000 Median : 1.00 Median : 1.000
## Mean : 1.7 Mean : 2.079 Mean : 1.32 Mean : 1.864
## 3rd Qu.: 5.0 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.00 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.0 Max. : 20.000 Max. : 20.00 Max. : 20.000
##
## week_39 week_40
## Min. :-20.000 Min. :-20.000
## 1st Qu.: -1.000 1st Qu.: -3.000
## Median : 1.000 Median : 0.000
## Mean : 1.438 Mean : 1.079
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. : 20.000 Max. : 20.000
## Пересоздание theme_custom
theme_custom <- theme(
panel.background = element_rect(fill = "white"),
plot.title = element_text(size = 30, hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 25, hjust = 0.5),
strip.text = element_text(size = 20),
axis.text = element_text(size = 20),
axis.title = element_text(size = 25),
legend.title = element_text(size = 25),
legend.text = element_text(size = 20)
)
# А еще мы создаем функцию для стандартной ошибки среднего
se <- function(x){
sd(x, na.rm=TRUE)/sqrt(length(x))
}Диаграммы рассеяния (скаттерплоты)
1. Постройте скаттерплот, визуализирующий связь между суммарным баллом студента за год и оценкой за экзамен по травологии.
Добавьте на график линию тренда. Удалите доверительную область и сделайте линию прямой. Подумайте, как избежать того, чтобы записать одни и те же координаты x и y дважды. Проинтерпретируйте график. (1 б.)
hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
labs(
x = "Оценка на экзамене по Травологии",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общего результата от оценки по Травологии"
) +
annotate(geom = "text",
x = 75, y = 150,
label = "Линия тренда",
color = "blue",
size = 7,
hjust = 0) +
theme_custom
Интерпретация: наклон линии вверх указывает на положительную корреляцию: чем выше оценка на экзамене по травологии, тем выше общий результат студента. О мере взаимосвязи (силе корреляции) мы судить из графика не можем, так как для этого необходимо применение критерия, но скорее всего связь будет достаточно выраженная.
2. Отобразите на одном графике скаттерплоты для экзаменов по травологии, магловедению, прорицаниям и зельеварению.
На графике так же должна присутствовать линия тренда с характеристиками, аналогичными тем, что были в пункте 1. Раскрасьте точки на графике в разные цвета, в соответствии с факультетами. Используйте стандартные цвета факультетов (как в лекционных rmd). Проинтерпретируйте график. (1 б). Если вы создадите график из этого пункта, используя только пакеты семейства tidyverse, и не привлекая дополнительные средства, вы получите дополнительные 0.5 б.
theme_custom2 <- theme(
panel.background = element_rect(fill = "white"),
plot.title = element_text(size = 22, hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 20, hjust = 0.5),
strip.text = element_text(size = 15),
axis.text = element_text(size = 15),
axis.title = element_text(size = 15),
legend.title = element_text(size = 15),
legend.text = element_text(size = 15),
legend.position = c(0.15, 0.8)
)
# Зависимость общего результата от оценки по Травологии
HerbologyResults <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
scale_color_manual(
name = "Факультет",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин")) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Травологии"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Магловедению
MuggleResults <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Muggle studies exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
scale_color_manual(
name = "Факультет",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин")) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Магловедению"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Прорицаниям
DivinationsResults <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Divinations exam` , y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
scale_color_manual(
name = "Факультет",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин")) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Прорицаниям"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Зельеварению
PotionsResults <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
scale_color_manual(
name = "Факультет",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин")) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", color= "none") +
theme_custom2Комбинируем графики
ggarrange(plotlist = list(HerbologyResults, MuggleResults, DivinationsResults, PotionsResults),
ncol = 2,
nrow = 2)
Примечание: с последнего графика была удалена легенда, так как она мешала восприятию графика
Интерпретация графиков: Мы видим, что зависимость общей оценки от оценки по трем предметам, Травологии, Магловедению и Прорицаниям, примерно похожая. Есть линейная зависимость оценки по этим предметам от общей оценки. Также студенты Когтеврана группируются в числе лучших, как и по общей успеваемости, так и по успеваемости по отдельным предметам. Студенты Пуффендуя и Гриффиндора группируются равномерно вдоль линии тренда, а студенты Слизерина делятся на две группы: успевающих очень хорошо и успевающих рекордно плохо (даже с отрицательной общей оценкой).
Линейной зависимости оценки по Зельеварению от общей оценки не наблюдается. Также заметно, что в первый квартиль по успеваемости попадают только студенты Слизерина, причем только туда. Это объяснимо известной тягой профессора Снейпа симпатизировать студентам своего факультета и завышать им оценки по своему предмету.
3. Видоизмените предыдущий график.
Сгруппируйте и покрасьте линии тренда в соответствии с одной из категориальных переменных (с такой, которая подсвечивает одно из наблюдений на предыдущем этапе, относящееся ко всем 4-м экзаменам). Постарайтесь избежать коллизий в легенде, при этом сохранив и цветовую палитру для раскраски точек по факультетам. (1 б.)
С какой переменной? Факультет, пол или начинка палочки?
Допустим для пола:
# Зависимость общего результата от оценки по Травологии
HerbologyResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Травологии"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Магловедению
MuggleResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Muggle studies exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Магловедению"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Прорицаниям
DivinationsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Divinations exam` , y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Прорицаниям"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Зельеварению
PotionsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", color= "none") +
theme_custom2
ggarrange(plotlist = list(HerbologyResults2, MuggleResults2, DivinationsResults2, PotionsResults2),
ncol = 2,
nrow = 2)
Примечание: как сделать так, чтобы сохранился color code и у точек, и у линий, и чтобы было две разных легенды - я так и не поняла…
Интерпретация: по трем первым предметам зависимость у мужчин и у женщин однонаправленная, но с разным уклоном: судя по графикам, мальчики получают общие отрицательные оценки, а девочки - нет.
Судя по графику с зельевареньем, группа неуспевающих слизеринцев - исключительно мальчики, а слизеринцы с хорошими итоговыми баллами - исключительно слизеринки.
Проверим гипотезу, изменив точки на графике с зельевареньем в соответствии с полом.
hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, shape = sex, size = 1, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", size = "none") +
theme_custom
Так и оказалось: студенты слизерина разделились на два “облака” по полу и по успеваемости.
Студенты обоих полов с других факультетов не разделяются на видимые детектируемые группы.
Сделаем то же самое для всех предметов.
# Зависимость общего результата от оценки по Травологии
HerbologyResults3 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, shape = sex, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Травологии"
) +
guides(alpha = "none", shape = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Магловедению
MuggleResults3 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Muggle studies exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, shape = sex, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Магловедению"
) +
guides(alpha = "none", shape = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Прорицаниям
DivinationsResults3 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Divinations exam` , y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, shape = sex, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Прорицаниям"
) +
guides(alpha = "none", shape = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Зельеварению
PotionsResults3 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, shape = sex, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = sex),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"male" = "black",
"female" = "purple4"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Мужской", "Женский")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", color= "none", shape = "none") +
theme_custom2
ggarrange(plotlist = list(HerbologyResults3, MuggleResults3, DivinationsResults3, PotionsResults3),
ncol = 2,
nrow = 2)
Другая гипотеза: происхождение может влиять на успеваемость
# Зависимость общего результата от оценки по Травологии
HerbologyResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = wandCore),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"unicorn hair" = "black",
"phoenix feather" = "purple4",
"dragon heartstring" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Единорог", "Феникс", "Дракон")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Травологии"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Магловедению
MuggleResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Muggle studies exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = wandCore),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"unicorn hair" = "black",
"phoenix feather" = "purple4",
"dragon heartstring" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Единорог", "Феникс", "Дракон")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Магловедению"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Прорицаниям
DivinationsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Divinations exam` , y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = wandCore),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"unicorn hair" = "black",
"phoenix feather" = "purple4",
"dragon heartstring" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Единорог", "Феникс", "Дракон")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Прорицаниям"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Зельеварению
PotionsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = wandCore),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"unicorn hair" = "black",
"phoenix feather" = "purple4",
"dragon heartstring" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Единорог", "Феникс", "Дракон")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", color= "none") +
theme_custom2
ggarrange(plotlist = list(HerbologyResults2, MuggleResults2, DivinationsResults2, PotionsResults2),
ncol = 2,
nrow = 2)
Какой-либо интересной зависимости обнаружено не было.
Еще гипотеза: материал сердцевины волшебной палочки влияет на успеваемость
# Зависимость общего результата от оценки по Травологии
HerbologyResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Herbology exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = bloodStatus),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"half-blood" = "black",
"muggle-born" = "purple4",
"pure-blood" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Полукровки", "Маглорожд", "Чистокровные")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Травологии"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Магловедению
MuggleResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Muggle studies exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = bloodStatus),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"half-blood" = "black",
"muggle-born" = "purple4",
"pure-blood" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Полукровки", "Маглорожд", "Чистокровные")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Магловедению"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Прорицаниям
DivinationsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Divinations exam` , y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = bloodStatus),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"half-blood" = "black",
"muggle-born" = "purple4",
"pure-blood" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Полукровки", "Маглорожд", "Чистокровные")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Прорицаниям"
) +
guides(alpha = "none") +
theme_custom2
# Зависимость общего результата от оценки по Зельеварению
PotionsResults2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `result`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
geom_smooth(aes(color = bloodStatus),
method = "lm", se = FALSE) +
scale_color_manual(
name = "Факультет и пол",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25",
"half-blood" = "black",
"muggle-born" = "purple4",
"pure-blood" = "gray60"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин", "Полукровки", "Маглорожд", "Чистокровные")
) +
labs(
x = "Оценка на экзамене",
y = "Общий результат",
title = "Зависимость общей оценки от Зельеварению"
) +
guides(alpha= "none", color= "none") +
theme_custom2
ggarrange(plotlist = list(HerbologyResults2, MuggleResults2, DivinationsResults2, PotionsResults2),
ncol = 2,
nrow = 2)
Тоже как будто бы ничего интересного
geom_col и вещи вокруг него
1. Постройте барплот (столбиковую диаграмму) распредления набранных баллов за первый семестр (с 1-й по 17-ю неделю включительно) у студентов разного происхождения.
Выдвиньте гипотезу (или гипотезы), почему распределение получилось именно таким. (1 б.)
bloodResult <- hogwarts |>
group_by(bloodStatus) |>
summarise(
bloodTotalPoints = sum(week_1, week_2, week_3, week_4, week_5, week_6,
week_7, week_8, week_9, week_10, week_11,
week_12, week_13, week_14, week_15, week_16,
week_17),
count = n() # Добавляем количество строк для каждой группы
)
ggplot(bloodResult)+
geom_col(aes(x = fct_reorder(bloodStatus, bloodTotalPoints, .desc = TRUE),
y = bloodTotalPoints,
fill = bloodStatus))+
scale_fill_manual(values = c("half-blood" = "gray10",
"muggle-born" = "gray60",
"pure-blood" = "gray80"))+
theme_custom
Гипотеза: так как эта величина не удельная (баллы на человека), а суммарная, этот график может отражать лишь количество студентов различного происхождения.
2. Модифицируйте предыдущий график –
отсортируйте столбцы в порядке убывания суммы баллов. Добавьте на график текстовые метки, отражающие число студентов каждого происхождения. Попробуйте использовать для этой задачи не geom_text, а geom_label. Настройте внешний вид geom_label по своему усмотрению. Поправьте название оси. Проинтерпретируйте график. Соотносится ли интерпретация с вашей гипотезой из пункта 1? (1 б.)
ggplot(bloodResult) +
geom_col(aes(x = fct_reorder(bloodStatus, bloodTotalPoints, .desc = TRUE),
y = bloodTotalPoints,
fill = bloodStatus)) +
geom_label(
aes(x = fct_reorder(bloodStatus, bloodTotalPoints, .desc = TRUE),
label = count,
y = bloodTotalPoints / 2),
vjust = 0,
size = 10
) +
scale_fill_manual(values = c("half-blood" = "gray30",
"muggle-born" = "gray60",
"pure-blood" = "gray80"))+
labs(
x = "Происхождение",
y = "Сумма баллов",
title = "Сумма баллов в зависимости от происхождения",
subtitle = "Цифры вверху столбцов обозначают число студентов"
) +
theme_custom
Гипотеза подтвердилась: полукровки действительно набрали больше всех баллов потому что их просто больше всего.
3. И снова измените график –
добавьте на него разбивку не только по происхождению, но и по полу. Раскрасьте столбцы по происхождению. Сделайте подписи к столбцам читаемыми. Дайте графику название, измените, если требуется, название осей. Сделайте шаг для оси, на которой отображены очки, через каждую тысячу баллов. Разместите текстовые метки по правому краю графика. Настройте график таким образом, чтобы метки были видны целиком и не обрезались. Сохраните график на устройство.(1.5 б.)
# Сгруппируем данные по происхождению и полу
bloodResult <- hogwarts %>%
group_by(bloodStatus, sex) %>%
summarise(
bloodTotalPoints = sum(week_1, week_2, week_3, week_4, week_5, week_6,
week_7, week_8, week_9, week_10, week_11,
week_12, week_13, week_14, week_15, week_16,
week_17),
count = n()
)
blood_plot <- ggplot(bloodResult, aes(x = fct_reorder(bloodStatus, bloodTotalPoints, .desc = TRUE),
y = bloodTotalPoints,
fill = bloodStatus,
colo)) +
geom_col(position = "dodge", aes(fill = bloodStatus)) +
facet_wrap(~sex, ncol = 2) +
geom_label(aes(label = count, y = bloodTotalPoints / 2),
vjust = 0.5,
size = 6,
fill = "white") +
scale_fill_manual(values = c("half-blood" = "gray30",
"muggle-born" = "gray60",
"pure-blood" = "gray80"),
name = "Происхождение",
labels = c("Полукровки", "Маглорожденные", "Чистокровные")
) +
labs(title = "Распределение баллов по происхождению и полу",
x = "Происхождение",
y = "Общее количество баллов") +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, max(bloodResult$bloodTotalPoints), 1000)) + # Шаг оси Y через 1000
theme_custom +
# coord_flip()+
theme(
axis.text.x = element_blank(),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
legend.position = "right",
plot.margin = margin(10, 10, 10, 10)
)
ggsave("blood_and_gender_distribution_plot.png", plot = blood_plot, width = 16, height = 10, dpi = 300)
blood_plot
4. Изучите функцию coord_flip() . Как вы думаете, когда она может быть
полезна? Как вы думаете, в чем ее плюсы и минусы? (дополнительные 0.5 б.)
Эта функция может быть полезна для того, чтобы быстро посмотреть, как будет график смотреться в других осях. Также она хороша для того, чтобы изменить уже утвержденный график для другого формата: Например, из формата для печати на А4 на формат для презентации.
Ее минусом является то, что она является своеобразным костылем, и забыв про нее, мы можем нагородить ошибок, преобразуя график в дальнейшем
Разное
1. Сравните распределение баллов за экзамен по зельеварению и за экзамен по древним рунам.
Сделайте это тремя разными способами. Под разными способами понимаются идеологически разные геомы или способы группировки. Не считаются разными способами изменения константных визуальных параметров (цвет заливки, размер фигур) на сходных в остальном графиках. Объедините графики, таким образом, чтобы результирующий график имел два столбца и 2 строки. Два графика должны находиться в верхней строке и занимать равную площадь. Третий график должен занимать нижнюю строку целиком. (2 б).
Распределение по факультетам
scatter1 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `Study of ancient runes exam`)) +
geom_point(aes(color = house, alpha = 0.6)) +
scale_color_manual(
name = "Факультет",
values = c(
"Gryffindor" = "#C50000",
"Hufflepuff" = "#ECB939",
"Ravenclaw" = "#41A6D9",
"Slytherin" = "#1F5D25"
),
labels = c("Гриффиндор", "Пуффендуй", "Когтевран", "Слизерин")) +
labs(
x = "Оценка по зельеварению",
y = "Оценка по древним рунам",
title = " ") +
guides(alpha = "none") +
theme_custom +
theme(legend.position = "left")
plot1 <- ggMarginal(scatter1, type = "density", size = 3, groupFill = TRUE)
plot1
Тут мы видим, что Слизерин выбивается в отличники по зельеварению, а Когтевран - по рунам. Дискриминация или природный дар?
scatter2 <- hogwarts |>
ggplot(aes(x = `Potions exam`, y = `Study of ancient runes exam`)) +
geom_point(aes(color = sex, alpha = 0.6)) +
scale_color_manual(
name = "Пол",
values = c(
"male" = "#C50000",
"female" = "#ECB939"),
labels = c("Мужской", "Женский")) +
labs(
x = "Оценка по зельеварению",
y = "Оценка по древним рунам",
title = " ") +
guides(alpha = "none") +
theme_custom +
theme(legend.position = "left")
plot2 <- ggMarginal(scatter2, type = "density", size = 3, groupFill = TRUE)
plot2
Тут мы видим, что, во-первых, оценки по зельеварению распределены не нормально, что уже наводит на мысль, и во-вторых, что девочки лучше усваивают древние руны, чем мальчики
plot3 <- hogwarts |>
ggplot() +
geom_histogram(aes(x = `Potions exam`), fill = "blue", alpha = 0.3, color = "black", position = "identity") +
geom_histogram(aes(x = `Study of ancient runes exam`), fill = "red", alpha = 0.3, color = "black", position = "identity")+
theme_custom+
theme(
axis.lable.x = element_blank(),
plot.margin = margin(10, 10, 10, 10)
)
plot3
plot4 <- ggarrange(
ggarrange(plot1, plot2, ncol = 2), # Два графика в верхней строке
plot3, # Третий график занимает всю нижнюю строку
nrow = 2,
ncol = 1,
heights = c(1, 0.5)
)
ggsave("distributions_plot.png", plot = plot4, width = 16, height = 10, dpi = 300)
plot4
Я уже устала и уже не знаю, как переименовать оси на третьем графике и добавить легенду…
2. Визуализируйте средний балл по зельеварению студентов с различным происхождением.
Вы вольны добавить дополнительные детали и информацию на график. Проинтерпретируйте результат. Как вы думаете, почему он именно такой? Если у вас есть гипотеза, проиллюстрируйте ее еще одним графиком (или графиками). Объедините их при помощи ggarrange. (по 1 б. за первый и график и правильную интерпретацию с подтверждением в виде второго графика и текстовой аргументации). Измените порядок ваших фигур на первом графике слева направо следующим образом: маглорожденные, чистокровные, полукровки. Скорректируйте название оси. Если у вас возникают сложности, обратитесь к шпаргалке по пакету forcats от posit. (Дополнительные 0.5 б.)